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Plan du cours
Introduction à l'IA pour le développement durable
- Aperçu des défis en matière de développement durable et du rôle de l'IA
- Techniques clés d'IA pour l'impact environnemental et social
- Introduction aux modèles DeepSeek pour la durabilité
Application de l'IA à la surveillance de l'environnement
- Analyse des données satellitaires et géospatiales
- Prévision des schémas climatiques et des conditions météorologiques extrêmes
- Surveillance de la déforestation, de la pollution et de la biodiversité
L'IA pour des ressources durables Management
- Optimiser la consommation d'énergie grâce à l'IA
- Analyse prédictive pour la gestion de l'eau et des déchets
- Durabilité de la chaîne d'approvisionnement pilotée par l'IA
L'utilisation de l'IA pour l'impact social
- Applications de l'IA pour la réponse aux catastrophes et la gestion des crises
- Amélioration de la santé publique et de la planification urbaine grâce à l'IA
- L'IA au service de la lutte contre la pauvreté et de l'accessibilité à l'éducation
Construire des solutions d'IA pour le développement durable Goals (SDG)
- Aligner les projets d'IA sur les objectifs mondiaux de développement durable
- Études de cas d'initiatives de développement durable basées sur l'IA
- Développer des solutions d'IA ayant un impact mesurable
Garantir une IA responsable en matière de développement durable
- Aborder les préjugés et les préoccupations éthiques dans les applications de l'IA
- Confidentialité et sécurité des données dans l'IA durable
- Meilleures pratiques pour des solutions d'IA transparentes et équitables
Tendances futures en matière d'IA et de développement durable
- Innovations émergentes en matière d'IA pour le développement durable
- Progrès en matière de modélisation prédictive et d'IA environnementale
- Possibilités de collaboration entre les secteurs de l'IA et du développement durable
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les défis liés à la durabilité et à l'environnement
- Expérience de l'analyse et de la visualisation des données (préférable mais non obligatoire).
Audience
- Professionnels du développement durable intégrant l'IA dans les initiatives environnementales
- Chercheurs analysant les données sur le climat et l'impact social
- Développeurs d'IA créant des applications axées sur le développement durable
14 Heures